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Concurso:
INSS
Disciplina:
Estatística
Com relação aos processos utilizados na modelagem de Box-Jenkins afirma-se:
I - Os modelos de média móvel MA(1) e MA(2) são sempre estacionários.
II - Os modelos autoregressivos AR(1) são sempre estacionários.
III - Um processo autoregressivo de ordem P pode ser representado por um processo de média móvel de ordem infinita.
É correto apenas o que se afirma em
I - Os modelos de média móvel MA(1) e MA(2) são sempre estacionários.
II - Os modelos autoregressivos AR(1) são sempre estacionários.
III - Um processo autoregressivo de ordem P pode ser representado por um processo de média móvel de ordem infinita.
É correto apenas o que se afirma em
Concurso:
INSS
Disciplina:
Estatística
Com relação ao Modelo Linear Generalizado (MLG) afirma-se:
I - Uma variável aleatória com distribuição uniforme pode ser variável resposta do MLG.
II - A função de verossimilhança é um critério muito utilizado para verificar o ajuste do MLG.
III - A componente sistêmica do MLG é caracterizada pelas variáveis explanatórias.
É correto apenas o que se afirma em
I - Uma variável aleatória com distribuição uniforme pode ser variável resposta do MLG.
II - A função de verossimilhança é um critério muito utilizado para verificar o ajuste do MLG.
III - A componente sistêmica do MLG é caracterizada pelas variáveis explanatórias.
É correto apenas o que se afirma em
Concurso:
INSS
Disciplina:
Estatística
A modelagem de Box-Jenkins envolve basicamente três estágios: identificação dos modelos a serem testados, estimação dos parâmetros dos modelos e teste de adequação. No estágio de identificação, as especificações funcionais dos modelos podem ser escolhidas com base na avaliação de correlogramas obtidos a partir da série temporal que se deseja modelar. Com relação aos correlogramas são apresentadas as seguintes afirmativas:
I - Quando correlograma e correlograma parcial apresentam padrões de decaimento exponencial com ou sem oscilações ou decaimento em onda senoidal, o modelo indicado é o ARMA.
II - Para correlogramas que apresentam truncamento abrupto o modelo mais apropriado é o AR.
III - Para correlogramas parciais que apresentam truncamento abrupto, o modelo mais apropriado é o MA.
É correto apenas o que se afirma em
I - Quando correlograma e correlograma parcial apresentam padrões de decaimento exponencial com ou sem oscilações ou decaimento em onda senoidal, o modelo indicado é o ARMA.
II - Para correlogramas que apresentam truncamento abrupto o modelo mais apropriado é o AR.
III - Para correlogramas parciais que apresentam truncamento abrupto, o modelo mais apropriado é o MA.
É correto apenas o que se afirma em
Concurso:
INSS
Disciplina:
Estatística
Estima-se um parâmetro a partir de uma amostra de tamanho N usando um estimador, cuja estimativa possui distribuição ƒ(x), apresentada abaixo:
Sabendo-se que α e ß são constantes reais e positivas, conclui-se que o estimador é
Concurso:
INSS
Disciplina:
Estatística
As seguintes afirmativas se referem à área de regressão simples:
I - Coeficiente de Determinação é um parâmetro que varia entre -1 e 1 que permite avaliar a precisão da reta de regressão.
II - Se a relação entre as variáveis Xe Y é dada por Y=a+bX+c, sendo c uma variável aleatória com distribuição normal de média nula, as estimativas de a e b obtidas pelo método dos mínimos quadrático são não tendenciosas.
III - Se as variáveis X e Y possuem Coeficiente de Correlação próximo de zero, então não há grande relacionamento linear ou não linear entre tais variáveis.
É correto apenas o que se afirma em
I - Coeficiente de Determinação é um parâmetro que varia entre -1 e 1 que permite avaliar a precisão da reta de regressão.
II - Se a relação entre as variáveis Xe Y é dada por Y=a+bX+c, sendo c uma variável aleatória com distribuição normal de média nula, as estimativas de a e b obtidas pelo método dos mínimos quadrático são não tendenciosas.
III - Se as variáveis X e Y possuem Coeficiente de Correlação próximo de zero, então não há grande relacionamento linear ou não linear entre tais variáveis.
É correto apenas o que se afirma em